Banca de DEFESA: DIEGO DÉDA GONÇALVES BRITO CRUZ
08/03/2017 15:51
Estratégias de controle preditivo têm-se tornado o padrão para aplicações de controle avançado na indústria de processos. Os benefícios significativos são gerados a partir da habilidade do MPC de assegurar que a planta opere dentro das restrições de forma mais lucrativa. Porém, como todo algoritmo de controle, depois de algum tempo em operação, os sistemas MPC raramente funcionam como quando foram inicialmente projetados. Uma grande porcentagem da degradação do desempenho dos sistemas MPC estão associadas à deterioração do modelo que o controlador usa para fazer a predição das saídas do processo e calcular as entradas. O objetivo do presente trabalho é a implementação de métodos matemáticos que possam ser utilizados para a detecção de erros planta-modelo em sistemas de controle MPC lineares e não lineares. Neste trabalho, técnicas baseadas em correlação cruzada, correlação parcial e informação mútua são implementadas e testadas por simulação numérica em estudos de caso característicos da indústria petroquímica, representados por modelos lineares e não lineares, operando sob controle MPC. Os resultados obtidos são analisados e comparados quanto à sua eficiência no objetivo proposto avaliando seu potencial para aplicações industriais reais.
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